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基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类
基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类
摘要：
高光谱遥感图像分类是遥感图像处理中的一个重要研究领域。传统的高光谱图像分类方法往往依赖于手动选择的特征提取方法，容易受到噪声、光照变化和遮挡等因素的干扰。本文提出了一种基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法，该方法通过自适应学习到的稀疏表示，能够更好地捕捉图像的特征信息，并提高分类的准确性。
关键词：高光谱遥感图像分类，自适应稀疏表示，特征提取，分类准确性
1.Introduction
高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，可以对地物进行更准确的分类。然而，传统的高光谱图像分类方法存在一些问题，如特征提取困难、噪声和光照变化的影响等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法。
2.相关工作
2.1高光谱特征提取
高光谱图像的维度很高，传统的特征提取方法往往依赖于手动选择的特征提取方法，容易受到噪声和光照变化的影响。近年来，一些基于深度学习的方法在高光谱图像分类中取得了较好的效果。
2.2稀疏表示
稀疏表示是一种通过线性组合来定义信号的方法，可以捕捉到信号的结构信息。自适应稀疏表示是一种学习到的稀疏表示，可以根据数据自动调整稀疏表示的参数，从而更好地捕捉数据的特征信息。
3.方法
本文提出的基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法主要包括以下几个步骤：
3.1数据预处理
首先，对高光谱遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和噪声去除等。这些步骤可以有效地减少图像的噪声和光照变化的影响，提高分类的准确性。
3.2特征提取
本文采用深度学习方法进行特征提取。首先，使用卷积神经网络（CNN）提取图像的低层特征。然后，使用自动编码器（Autoencoder）对低层特征进行进一步提取，得到高层特征。最后，将高层特征表示为稀疏向量。
3.3稀疏表示学习
将高层特征表示为稀疏向量后，本文使用稀疏表示学习方法学习到自适应的稀疏表示参数。具体来说，我们通过最小化重构误差和稀疏性约束来学习稀疏表示参数。通过自适应学习到的稀疏表示，可以更好地捕捉高光谱图像的特征信息。
3.4图像分类
最后，使用支持向量机（SVM）对学习到的稀疏表示进行分类。SVM是一种常用的分类方法，通过寻找超平面将不同类别的样本分离开。在分类过程中，我们使用学习到的稀疏表示作为特征输入SVM分类器，实现对高光谱遥感图像的分类。
4.实验与结果
本文在几个公开的高光谱遥感图像数据集上进行了实验，比较了本文提出的方法与其他方法的分类效果。
5.结论与展望
本文提出了一种基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法，该方法通过自适应学习到的稀疏表示，能够更好地捕捉图像的特征信息，并提高分类的准确性。实验结果表明，本文提出的方法在高光谱图像分类中取得了较好的效果。未来的工作可以进一步探索更有效的特征提取方法和分类算法，以提高分类的准确性和效率。
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